Série III : la troisième série permet de tester :
Chapitre 4 Agent Pédagogique Intelligent : HAL
Hal était le système nerveux de l’astronef. Sans son contrôle, Explorateur 1 serait une carcasse mécanique. (… ) Grâce à la dispersion de ses schémas, l’ordinateur conservait encore son intégralité de pensée. Il lui manquait pourtant de nombreuses unités. En ceci également il ressemblait au
cerveau humain. 2001 L’odyssée de l’espace.1984. Arthur ClARKE.
Pour qu’un environnement virtuel (EV) soit efficace pour la formation, il est important de spécifier le niveau de réalisme de l’environnement en fonction des objectifs pédagogiques et du niveau des formés.
L’environnement doit permettre aux formés de bien comprendre la tâche pour laquelle ils sont formés et doit fournir l’assistance nécessaire. Ainsi, nous proposons un agent pédagogique intelligent (HAL) capable de gérer l’apprentissage des formés et de proposer au formateur les assistances adéquates pour les formés.
Après avoir présenté les objectifs de HAL, nous présentons brièvement les architectures de type système tutoriel intelligent (STI) permettant ce type de suivi et d’assistance. Ensuite, nous présentons les modèles nécessaires à HAL et son fonctionnement. Enfin nous décrivons l’implémentation de HAL à base de système multi-agents.
4.1
Objectifs
Notre outil de formation (système de RV et agent pédagogique intelligent) est destiné à deux types d’utilisateurs : le formé et le formateur (Figure 47).
Formé Immergé Format eur
Interface Interface
Sy st ème
Réalité Virt uelle HAL
Figure 47 : Modèle général
Les deux objectifs principaux de HAL sont d’aider :
§ Le formé à acquérir les connaissances nécessaires pour réaliser la tâche que l'on souhaite enseigner. § Le formateur à tenir un discours pédagogique.
4.1.1
Objectifs pour le formé
L’un des objectifs pour le formé est d’améliorer ses processus d’apprentissage. Il s’agit de l’aider à : § Comprendre la tâche réelle, l’environnement et ses erreurs
§ Adopter les raisonnements adéquats pour exécuter la procédure correctement (utilisation correcte des connaissances, étapes à suivre, problèmes à résoudre, sous-tâches à réaliser, etc.)
Aider le formé à construire ses raisonnements et ses connaissances peut se faire, comme nous l’avons dit, grâce à deux types de stratégies. Les premières sont liées à la modification du scénario et les secondes sont liées au guidage du formé, Chapitre 3.6.3.2.
Ces stratégies doivent être adaptatives et flexibles selon la compréhension du formé (Chapitre 3.2.2.1). Elles permettent de :
§ Proposer des exercices de complexité différente adaptés à ses capacités d’apprentissage.
§ Modifier le réalisme de certaines situations pour permettre au formé d’aller au-delà des réalités perçues. Par exemple, le formé peut découvrir le fonctionnement d’éléments non perceptibles [Mel, 98].
L’autre objectif est d’aider le formé à s'abstraire des problèmes liés à la RV (dus aux limitations technologiques). Habituellement, les interfaces utilisées dans les systèmes de RV sont relativement simples à utiliser. En effet, les formés doivent souvent opérer dans des environnements réduits (e.g. sur un télescope [LK, 94], ou sur compresseurs d’air haute pression [JRS, 99]).
Notre EV pour la formation est plus complexe. En effet, les formés doivent se déplacer dans un environnement très vaste (plusieurs centaines de mètres). Ils doivent identifier et manipuler des appareils de voie en 3D et apprendre à s’orienter sur les voies.
4.1.2
Objectif pour le formateur
L’objectif pour le formateur est de lui proposer des stratégies et des assistances pédagogiques en fonction des comportements du formé.
Cette aide doit l’aider à se concentrer sur son activité pédagogique. L’idée n’est pas de remplacer le formateur et ni de le considérer comme un utilisateur passif mais de l’aider à construire son discours pédagogique. Il s’agit d’aider le formateur en lui conseillant les stratégies pédagogiques et les fonctionnalités de la RV optimales. Cette aide doit permettre au formateur de se concentrer sur la gestion du groupe de formés et leurs problèmes. En effet, sur les simulateurs de conduite de la SNCF, les formateurs doivent observer les formés en conduite, interagir avec le simulateur et commenter les situations aux formés passifs. Ils ont parfois des difficultés à comprendre certaines actions réalisées.
De plus, cette aide doit permettre au formateur d’utiliser de manière optimale les fonctionnalités de la RV. En effet, les formateurs à la SNCF ne sont pas toujours des pédagogues de formation ni des experts de la RV ou des simulateurs. Pour la formation des conducteurs de TGV, les formateurs sont eux-mêmes des conducteurs ayant une grande expérience et transmettant leur savoir. Ils reçoivent une formation sur les techniques et les moyens didactiques. Mais ils utilisent rarement des systèmes de RV. Ainsi, il s’agit de les conseiller sur les stratégies pédagogiques adéquates à la situation et comment les représenter, i.e. quelle forme et quel degré de réalisme elles peuvent prendre.
Enfin, cette aide et plus particulièrement cette approche permettent de proposer une stratégie générale de formation pour ce type de tâche. En effet, n’ayant pas de cahier pédagogique (Chapitre 3.4), selon leur expérience, les formateurs utilisent des stratégies et moyens très différents pour guider les formés. Proposer des stratégies pédagogiques aux formateurs pour des situations stéréotypées permet donc de généraliser et d’homogénéiser cette formation à tous les établissements traction de la SNCF.
4.1.3
Fonctions de HAL
Pour aider le formé à acquérir les connaissances nécessaires et le formateur à tenir un discours pédagogique, le comportement du formé dans l’EV doit être analysé. Un mécanisme de sélection d’aide doit être implémenté. Il s’agit donc de doter le système d’un moteur d’intelligence artificielle capable de s’adapter aux styles d’apprentissages de chaque formé (Chapitre 3.2.2.1) et de leur offrir les aides adaptées. Ainsi, nous proposons un Agent Pédagogique Intelligent (HAL : Help Agent for Learning) de type STI (Système Tutoriel Intelligent).
Analyse du comportement Aide
HAL
Résultats d’analyse Sélection de l’aide Discours pédagogique Formé Formateur Analyse du comportement AideFigure 48 : Fonctions idéales de HAL
HAL est capable d’aider le formateur à détecter les erreurs ou les non-actions des formés et les causes supposées. Il analyse le comportement du formé (raisonnement, connaissance, utilisation des interfaces) en temps réel. HAL informe le formateur de l’historique du comportement du formé, de ses erreurs, des causes et des décisions pédagogiques qu’il prendrait. Cependant, HAL n’a pas pour but de remplacer le formateur.
HAL lorsqu’il est sur de son diagnostic propose des explications précises sur l’erreur, sinon il propose des explications relatives à la tâche réalisée par le formé. En effet :
§ HAL ne dispose que d’une connaissance partielle des domaines (tâche, pédagogie, état des connaissances du formé). Il est capable de reconnaître certains états de l’EV et certaines actions du formé mais il n’est pas toujours capable de comprendre leur signification. En effet, certaines actions ou certains états peuvent être causés par différents types de problèmes cognitifs indéterminables par un système informatique même dit « intelligent ». Dans certains cas, seul le formateur peut résoudre certains problèmes en identifiant la cause réelle.
§ La formation à la manœ uvre d’appareil de voie permet aux formés et au formateur d’échanger des expériences personnelles sur leur métier (Chapitre 3.3.2.1). Or, HAL ne dispose pas d’une base de données permettant de gérer des expériences diverses et variées.
Analyse du comportement Aide
HAL
Résultats d’analyse Sélection de l’aide Discours pédagogique Analyse comportement Formé Formateur Analyse du comportement AideDe plus, HAL est capable de proposer des stratégies adaptatives. Les STI traditionnels ne proposent pas souvent des stratégies pédagogiques très flexibles. Or, les formateurs modifient facilement leurs stratégies en fonction des facultés d’apprentissage des formés. Une solution intéressante, pour l’apprentissage des mathématiques, a été proposée par [AF, 98] avec un agent capable de sélectionner des stratégies adaptatives. HAL est capable de modifier la stratégie qu’il propose pendant l’exécution du scénario si le formé ne réagit pas à cette stratégie.
HAL permet au formateur de planifier les stratégies en fonction des événements et d’ajouter de nouvelles stratégies sans modifier le mécanisme de décision.
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Notre but est d’améliorer les processus d’apprentissage des formés en proposant au formateur un outil d’aide à la formation. Un agent pédagogique intelligent (HAL) à base de STI (Système Tutoriel Intelligent) à été mis en œ uvre pour proposer des stratégies pédagogiques. HAL permet au formateur de gérer plus facilement les potentialités de la RV offertes aux formateurs.4.2
Système Tutoriel Intelligent
Un certain nombre de travaux en IA ont montré leur efficacité pour la formation, notamment avec les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) [JRS, 99]. Un STI simule le formateur et est capable d’enseigner une expertise à un formé. Un STI est basé sur des techniques d’Intelligence Artificielle (IA) lui permettant de raisonner, d’apprendre, de comprendre et de résoudre des problèmes. Il est capable de reconnaître un modèle de comportement, d’identifier les incompréhensions et les erreurs du formé et d’établir une stratégie pédagogique pour y remédier.
Les STI ont été peu appliqués dans les Environnements Virtuels (Chapitre 2.4), [JRS, 99]. Or, il existe comme nous l’avons vu un grand nombre d’intérêts à intégrer ce type de technologie dans les EV (Chapitre 4.1.3).
Le rôle de HAL se rapproche des systèmes conseillers plus que des STI. Il consiste à raisonner sur les actions observées. L’idée n’est pas de guider pas à pas le formé comme dans les STI mais de proposer et suggérer des méthodes à utiliser pour faire progresser la démarche du formé. Ces conseils portent sur le contenu du domaine d’étude et sur les méthodes permettant de résoudre une classe de problèmes. Un grand nombre de travaux ont été réalisés sur les systèmes conseillers par PAQUETTE et al [PPG, 94]. Parmi ces travaux, on peut noter le système EPITALK. Ce système conseiller peut se greffer à toute application dotée d’outils d’aide à la tâche, sans en perturber le fonctionnement. Le système est indépendant du système hôte dont il observe le fonctionnement.
Pour pouvoir conseiller le formateur et lui proposer les stratégies et les fonctionnalités adéquates, nous avons choisi d’implémenter un Agent Pédagogique Intelligent (HAL) inspiré des STI et des systèmes conseillers. HAL est donc basé sur un sujet à enseigner, le formé et le formateur (i.e. quoi, pour qui et comment [Sel, 74]).
4.3
Modélisation
HAL doit être capable de détecter les erreurs du formé immergé et les causes de ces erreurs. Ainsi, pour gérer l’évolution d’un formé et lui apporter les aides nécessaires lors d’une session de formation, HAL doit être capable de faire de la reconnaissance de plan d’actions. Ainsi, HAL s’articule autour de la connaissance du formé (modèle formé), de l’activité à apprendre (modèle de référence), des connaissances des stratégies d’enseignement (modèle pédagogique) et de la manière de les appliquer (module de diagnostic).
MODELE DU FORME MODELE DE REFERENCE